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Nominale Kennzeichnungsstruktur, die die Ergebnisse für den zufälligen Effekt im Mischmodell beeinflusst

Hintergrund: Ich hatte 6 Personen, die entweder der Behandlungs- oder Kontrollgruppe zugeordnet waren (3 pro Gruppe). Ich wollte die Wirkung der Behandlung vergleichen und habe das "Individuum" als Zufallseffekt in mein Mischmodell und "Behandlung" (T oder C) als fixe Effekte aufgenommen.

 

Problem: Ich stelle fest, dass ich unterschiedliche Ergebnisse bekomme, je nachdem, wie ich meine Replikate (Individuen) benenne. In dem Experiment hatte ich die Individuen als 1,2,3 in der behandelten Gruppe und 4,5,6 in der Kontrollgruppe organisiert. So habe ich ursprünglich "individuell" in mein gemischtes Modell aufgenommen, aber seitdem wurde mir mitgeteilt, dass dies unkorrekt ist und die Behandlungseffekte verwirrt, da die Einzelpersonen nicht zwischen den Behandlungen wiederholt wurden und jeder Einzelne nur eine Behandlung erhielt. Stattdessen musste ich die nominalen Werte über die Behandlungen hinweg in einer wiederholten Struktur haben (1,2,3 in C und 1,2,3 in T). Ich erhalte unterschiedliche Ergebnisse, je nachdem, wie die "einzelnen" zufälligen Replikateffekte strukturiert sind: (T-1,2,3 und C-1,2,3) vs. (T-1,2,3 und C-4, 5,6,)

 

Frage: Ich verstehe nicht ganz, warum eine wiederholte Behandlung über alle Behandlungen hinweg korrekt ist, und suche nach weiteren Klarstellungen. 

Re: Nominale Kennzeichnungsstruktur, die die Ergebnisse für den zufälligen Effekt im Mischmodell beeinflusst

Klingt, als hätten Sie schlechte Ratschläge bekommen.  Wenn Sie das Subjekt nicht innerhalb der Behandlung verschachteln, behandelt JMP die Daten so, als hätten Sie drei Subjekte, die sowohl in der Kontrollgruppe als auch in der Behandlungsgruppe gemessen wurden.  In Wirklichkeit haben Sie 6 Personen, die nur einer Gruppe zugeordnet sind.  Deshalb bekommen Sie ein Missverhältnis, und soweit ich das beurteilen kann, hatten Sie es beim ersten Mal richtig.

Wenn Sie die zweite Etikettierungsmethode verwenden, sollten Sie dasselbe Ergebnis erhalten, wenn Sie die Subjekt-ID in der Behandlung verschachteln.  Ich habe ein Beispiel beigefügt, um zu veranschaulichen, wo ich Daten für eine gefälschte Studie mit 4 Probanden in jeder Behandlungsstufe, die bei 0 und 1 Woche gemessen wurde, generierte.  Ich habe 2 Betreff-ID-Spalten erstellt, um zu veranschaulichen, dass ich dies tun kann und dieselben Ergebnisse erzielen kann, wenn ich sie richtig verschachtele.  Das erste Skript verwendet eindeutige IDs für jeden Betreff.  Die zweite verwendet nominale IDs, die für jede Behandlungsgruppe wiederholt werden, aber ich schachtle das Subjekt innerhalb der Behandlung.  Ich bekomme genau die gleichen Zahlen.  Dies liegt daran, dass die Verschachtelung JMP mitteilt, dass das Subjekt 1 in der T-Gruppe eine andere Person ist als das Subjekt 1 in der C-Gruppe.

Das dritte Skript zeigt den falschen Weg ohne Verschachtelung.  Nun sind die Ergebnisse unterschiedlich, da JMP das Subjekt 1 in beiden Gruppen als dieselbe Person behandelt und meint, ich habe 4 Messungen für diese Person.  Dies ist im Wesentlichen das, was ich denke, dass Sie mit Ihren Daten gearbeitet haben.

Re: Nominale Kennzeichnungsstruktur, die die Ergebnisse für den zufälligen Effekt im Mischmodell beeinflusst

Ich wollte auch fragen, ob Sie pro Person mehr als 1 Datenpunkt haben? In dem von mir hochgeladenen Datensatz habe ich sie zum Beispiel in zwei Zeiträumen gemessen.  Wenn Sie nur einen Datenpunkt haben, wird der Betreff mit dem Residuum verwechselt (nicht mit der Behandlung, wie Sie es empfohlen haben).  Wenn das der Fall ist, ist das eigentlich kein Problem.  JMP entfernt einfach "Residual" aus der REML-Varianz-Komponententabelle und ersetzt sie durch "Subject". Ihr Behandlungseffekt ist immer noch völlig abschätzbar.

Re: Nominale Kennzeichnungsstruktur, die die Ergebnisse für den zufälligen Effekt im Mischmodell beeinflusstVielen Dank für die informative Antwort! Das Schachteln eines Subjekts innerhalb der Behandlung ergab das gleiche Ergebnis wie bei jedem einzelnen Subjekt. Es ist jetzt klar, dass ich es mit jedem Individuum ausführen muss, das eine eindeutige nominale Kennung hat und nicht in einer sich wiederholenden Struktur (bc jmp führt es als wiederholten Takt über trts aus.